机器人定位抓取技术是工业自动化的重要研究领域,目前工业中物体三维定位技术主要依靠机器视觉来实现,其中比较常见的是双目视觉系统。双目视觉系统可以识别物体在三维空间中的位姿,但是对作业环境的采光要求较高,光线较暗时会影响定位的精度;考虑到线激光(线结构光)的价格普遍低于工业相机,用一个线激光代替双目视觉系统中的一个相机,不仅能提高系统的环境适应性,还能降低系统的成本。本文采用线激光与工业相机搭建成单目视觉激光扫描系统,识别物体的三维位姿,并结合机器人进行定位抓取。首先,研究了三维点云的获取与UR10机器人运动学。对激光三角原理与双目视觉原理进行分析研究,为获取三维点云数据奠定基础;对机器人进行数学建模,以UR10机器人为例,建立其数学模型,研究分析UR10机器人的运动学并进行了正逆解推导;研究机器人手眼标定,为后续机器人的定位抓取实验奠定基础。其次,研究三维点云平面特征提取算法。针对激光扫描物体三维点云平面特征获取时间长、维持提取特征效果与减少运行时间不可兼得的问题,本文将传统RANSAC算法进行改进,提出基于迭代采样子集判断优化的方法,能够快速准确地识别并提取物体三维点云的平面特征。实验结果表明,本文提出的改进算法能有效准确地提取被测物三维点云中的平面。然后,研究三维点云边缘特征提取算法。针对物体三维点云边缘提取效果不佳、提取时间过长等问题,基于高斯映射聚类边缘提取算法提出一种快速而精确的改进方法。通过对传统估计法线和凝聚聚类进行优化,采用主成分分析估计法线,然后分析每个点最近邻域点的协方差矩阵特征值来检测边缘特征;对不同的点云对象进行边缘提取对比实验。实验结果表明,本文提出的改进方法能快速有效地提取物体三维点云的边缘特征。最后,进行机器人定位抓取实验验证。搭建单目视觉激光扫描系统获取物体三维点云数据,并对点云数据进行处理获取其三维位姿,再通过控制机器人对物体进行定位抓取,完成实验验证。本文通过搭建实验平台获取物体上表面三维点云数据,分析研究并优化相关算法对物体点云进行处理分析,得到物体的平面三维位姿信息,再结合机器人对物体平面进行定位抓取。最终通过实验抓取棱台进行验证,实验结果表明,本文所提出的定位抓取方法成本低,精度较高,速度快,具有一定的参考意义。